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基于CT影像組學精準預測可切除性食管鱗癌淋巴結轉移和無病生存期

發(fā)布時間:2020-07-05 00:36
【摘要】:研究目的探討CT影像組學在預測可切除性食管鱗癌淋巴結轉移和無病生存期(Disease-Free Survival,DFS)的潛在價值,為臨床醫(yī)師術前篩選出淋巴結轉移及復發(fā)高風險人群提供佐證,從而輔助臨床醫(yī)師制定個體化的治療方案。材料與方法在第一部分預測淋巴結轉移的研究中,回顧性收集食管鱗癌患者230例(訓練集154例,驗證集76例)。使用開源軟件3D-Slicer手動分割腫瘤體積,基于Python 3.6.2軟件中的PyRadiomics工具箱提取影像組學特征,每位病人共提取特征1576個。套索(Lasso)回歸方法用于篩選關鍵特征及構建影像組學標簽。采用多因素Logistic回歸分析篩選出與淋巴結轉移相關的危險因素,用于構建影像組學列線圖,并評估列線圖的辨別度、校準度、再分類能力及臨床實用價值。在第二部分預測DFS的研究中,共納入病例124例,其中訓練樣本83例,驗證樣本41例;谟柧殬颖,通過Lasso-cox算法篩選出關鍵影像組學特征,用于構建影像組學分類器。采用多因素Cox回歸篩選出與DFS相關的風險因素,用于構建影像組學列線圖。對列線圖的辨別度及校準度進行評估與驗證。所有的統(tǒng)計分析均使用R語言實現(xiàn),P0.05被認為有統(tǒng)計學意義。結果在第一部分預測淋巴結轉移的研究中,篩選出5個關鍵特征用于構建影像組學標簽。在訓練集和驗證集中,影像組學標簽均是食管鱗癌淋巴結轉移獨立的危險因子(p均0.05)。包含影像組學標簽和大小標準的列線圖在預測淋巴結轉移方面的辨別度顯著高于大小標準(AUC:0.773 vs 0.586,p=0.005)。Hosmer-Lemeshow擬合優(yōu)度檢驗提示列線圖預測的淋巴結轉移結果與實際情況具有較好的吻合度(P0.05)。影像組學標簽可以顯著改善大小標準的再分類能力(IDI:17.3%,p0.001;分類NRI:52.3%,p0.001)。決策曲線分析亦支持影像組學列線圖優(yōu)于大小標準。在第二部分預測DFS的研究中,由6個關鍵特征建立的影像組學分類器是預測DFS獨立的風險因子(HR=2.854,p=0.004)。影像組學分類器在訓練樣本和驗證樣本中C-index分別為0.822,0.795。聯(lián)合影像組學分類器和病理分期構建的列線圖具有較高辨別度(C-index:訓練樣本,0.791;驗證樣本,0.699),校準曲線分析顯示影像組學列線圖預測的DFS與實際DFS具有較好的一致性。結論影像組學列線圖能術前個體化預測食管鱗癌淋巴結轉移,且其預測效能顯著高于大小標準。影像組學分類器是預測可切除性食管鱗癌DFS的獨立風險因素,它具有較高的辨別度,能為病人術前危險分層及個體化治療方案的制定提供輔助信息。
【學位授予單位】:南方醫(yī)科大學
【學位級別】:博士
【學位授予年份】:2019
【分類號】:R735.1;R730.44
【圖文】:

流程圖,流程圖,病例


圖1-1.病例篩選流程圖逡逑Figure.1-1邋Study邋flowchart.逡逑25逡逑

影像,分析流程,影像


逑3.影像組學分析流程逡逑影像組學分析流程見圖1-2,包括①CT圖像獲取,②腫瘤體積分割,③影像逡逑組學特征提取,④特征篩選及影像組學分類器構建(詳見統(tǒng)計分析部分)。逡逑CT邋Images邋^邋Segmentation邐Volume邋of邋Interest邋^逡逑lr邋^邋ilr邋^邋iH邋m邋■逡逑mBiiig邋11逡逑^^atureEMor^l邋MM逡逑■4;W,S三=■逡逑圖1-2影像組學分析流程逡逑Figure邋1-2.邋The邋process邋of邋radiomics逡逑首先從PACS邋(Carestream)中將層厚為5mm的動脈CT圖像導出(DICOM格逡逑式),并導入至3D-slicer開源軟件(4.6版本,http://www.slicer.org)。在CT圖像上,逡逑食管壁厚度>5mm的區(qū)域視為腫瘤區(qū)域。由1名放射科醫(yī)生(具有8年的胸部影逡逑像診斷工作經(jīng)驗,告知為食管淲癌患者,但不知曉患者淋巴結轉移情況)采用逡逑手動分割方法,逐層勾畫腫瘤區(qū)域。勾畫時因避開食管腔內(nèi)內(nèi)容物如氣體、水逡逑和腫瘤周圍脂肪、血管的干擾,同時避免將鄰近管腔側的腫瘤壞死區(qū)納入腫瘤逡逑區(qū)域。最后采用閾值程序去除CT值小于-50HU以及大于300HU的像素區(qū)域

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